基于深度学习的事件线索知识增强生成方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
基于深度学习的事件线索知识增强生成方法及系统
申请号:CN202510999994
申请日期:2025-07-21
公开号:CN120893554A
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的事件线索知识增强生成方法及系统,包括:获取侦探事件文本语料集,得到预处理侦探事件文本语料集;针对预处理侦探事件文本语料集执行事件识别与线索抽取,形成侦探事件五元组集合及总线索片段集合;基于侦探事件五元组集合与总线索片段集合构建侦探事件线索知识图谱,生成侦探事件线索知识图谱;输出完整侦探事件线索子图;形成多粒度对比样本集合;得到经层次对比学习优化后的线索向量表示集合;得到最终事件线索知识增强文本。本发明达到高质量、全链路、可追溯的事件知识增强文本生成。
技术关键词
线索 生成方法 语义向量 节点 样本 置信度阈值 事件识别 融合注意力机制 序列标注模型 文本生成模型 模块 知识图谱构建 逻辑 策略 网络 生成系统
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于大语言模型的有状态物联网设备模糊测试方法及装置
协议分析引擎 大语言模型 物联网设备 模糊测试方法 报文
2
建筑外立面病害的图像识别及定位方法
建筑外立面 拼接模块 网络模块 图像 定位方法
3
控制车辆的方法、相关装置、计算机程序产品及无人车
线性二次调节器 节点 车辆 上限置信区间算法 轨迹
4
融合物理知识和图网络的逆止阀多相流量特性的建模方法
多相流量 GCN模型 建模方法 逆止阀 阶段
5
基于深度学习参数化策略的CO2地质封存反演模拟方法
储层渗透率 非均质储层 解码器 样本 平滑算法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号